大数据产业链逐渐形成:经过近些年的发展,大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链,包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用,众多企业开始参与到大数据产业链中,并形成了一定的产业规模,相信随着大数据的不断发展,相关产业规模会进一步扩大。产业互联网将推动大数据落地:当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡,产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业,可以说产业互联网的发展空间非常大,而大数据则是产业互联网发展的一个重要点,大数据能否落地到传统行业,关乎产业互联网的发展进程,所以在产业互联网阶段,大数据将逐渐落地,也必然落地。
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Frequently asked questions
演讲技巧。许多大数据分析师可以通过在线点击按钮与广大屏幕前的观众进行数字化分享。但是,有些情况下,你需要亲自向现场观众展示你的数据分析见解。因此,磨练演讲的技能非常重要,这样才能以优雅的方式有效地分享你的发现。你需要以清晰的结构、富有逻辑顺序的内容传达,为你的分享设定正确的基调。同时要有重难点地进行展示,并了解如何在交互式仪表板中直观地为受众导航。一个非常有价值的方法是,先不要把你的答案局限于那些在你的分析中很明显可以看到的问题,而是要预测潜在的后续问题。这又回到前面说的了解和理解业务和利益相关者。了解他们对什么感兴趣,理清他们现在的优先事项和当中的关系。在每次答疑时针对每一个可能提出的问题给出答案。
Big Data Class
JavaSE |
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主题 |
主要内容 |
Java基础语法 |
计算机理论介绍、编程基础—进制分类,进制转换等、JDK的安装与环境变量的配置、注释、数据类型、标识符、变量和常量、转义字符、数据类型转换、常用运算符、分支流程控制-if、分支流程控制-switch、循环流程控制-while、循环流程控制-for、方法的定义与调用、方法的参数与返回值、方法的重载、方法的递归、数组的定义与元素访问、数组的内存分析、数组的常见操作、数组排序 |
Java面向对象 |
面向对象与面向过程、类的设计、对象的实例化、对象的内存分析、类中成员的访问、类是一种自定义的类型、this关键字、包(package)的创建与使用、构造方法、private关键字与属性封装、单例设计模式、继承基本的概念、继承中的特点、继承中的构造方法、方法的重写、final关键字、super关键字的使用、Object类、对象的转型、instanceof关键字、抽象类与抽象方法、接口 |
常用类、异常、集合 |
Lambda表达式、内部类、包装类型、常用类Random、Date、SimpleDateFormat、Calendar、枚举、异常定义、常用结构、finally关键的应用、自定义异常、String类常用方法、StringBuffer/StringBuilder的常用方法、正则表达式、集合框架Collection、集合中元素排序、Collections工具类、泛型、集合框架Map、HashMap集合、TreeMap集合、可变参数、Arrays工具类、基本数据结构 |
Java多线程和IO |
多线程概念、并发与并行、创建线程的方式、线程常用方法、线程生命周期、临界资源问题、同步代码段synchronized关键字、同步方法synchronized关键字、lock和unlock、线程死锁、生产者消费者设计模式(一对一)、懒汉式单例设计模式中的线程安全问题、File常用方法、流的基础、流的分类、字节流、字符流、转换流、缓冲流、对象流、Properties文件操作、NIO和NIO.2(缓冲区、通道、Paths.get、Files)、Class类、Class获取对象的三种方式、Constructor构造方法、Field 属性、Method方法、反射实例 |
MySQL+JDBC |
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北京大数据培训中心
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课程背景
随着互联网和大数据时代的到来,数据的价值越来越受到重视,各行各业的企业和机构对于大数据分析人才的需求越来越大,北京大数据培训中心应运而生,致力于为学习者提供全方位的大数据培训服务。
课程特色
1. 实战导向性强:课程以案例为主线,让学员通过真实案例实践操作,掌握大数据分析的具体方法和技能;
2. 课程设置灵活:不仅有为初学者准备的入门课程,也有为垂直领域深耕人士准备的专业进阶课程;
3. 讲师授课:每位授课老师均为业内经验丰富的专家,授课内容丰富、生动,让学员轻松愉悦地学习知识。
课程目标
1. 掌握大数据分析的基本理论与方法;
2. 能熟练掌握常用大数据软件工具的操作技巧;
3. 具备开展数据分析工作所需的能力和素质;
4. 提升对大数据产业及其应用的认知和理解,有意识地借助大数据技术来解决问题。
学习对象
1. 有志于在大数据行业发展的初学者;
2. 已经从事大数据相关工作一定时间,但想要更系统全面地学习的人士;
3. 从事市场营销、金融、医疗等行业,想要将大数据应用在工作中的职场人士。
课程内容
1. 大数据产业与市场分析;
2. 数据分析基础和常用统计学方法;
3. Python数据分析和数据可视化;
4. Hadoop、Spark、Storm等大数据开源工具的使用;
5. 数据挖掘和机器学习等高级课程。
学习时长
课程时长根据不同课程设定而定,大多数课程为2-3个月,每周2-3次课程,每次课程2-3个小时。
收费范围
不同课程的收费不同,在线课程和线下课程收费也不同,具体价格可咨询在线客服或前往校区咨询。
学习收获
通过大数据培训,学员不仅能够掌握数据分析的基本技能,还能够深度了解大数据产业的现状和未来发展趋势,掌握市场竞争分析方法,提升自身竞争力。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服,预约免费体验课。我们相信,在北京大数据培训中心,您一定能够找到适合自己的培训课程,助您事业更上一层楼。
培训项目:前端HTML培训、Java培训、Python培训、物联网培训、UI培训、UE培训、网络安全培训、软件测试培训、云计算培训、大数据培训、互联网运营、视频剪辑培训
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